BioSupercomputing
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NewsletterVol.

2009.10

次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発
Next-Generation Integrated Simulation of Living Matter2009年7月9日・10日開催、第2回計算科学合同ワークショップの様子

CONTENTS

茅 幸二◦生命現象の本質に迫る革新的なアプローチ バイオスーパーコンピューティングによる挑戦が始まる
次世代計算科学研究開発プログラム 副プログラムディレクター 姫野 龍太郎

2●ご挨拶●SPECIAL INTERVIEW

次世代計算科学研究開発プログラム プログラムディレクター

●LEADER’S TALK

◦生命活動の基礎となる生体高分子が担う機能をシミュレーションによってとらえる
分子スケール研究開発チーム チームリーダー 木寺 詔紀

4-5◦三次元的に人体の全身モデルを構築して生体内で起こる現象を理解し、医療に役立てる
臓器全身スケール研究開発チーム チームリーダー 高木 周

6-7

◦ 第4の方法論「データ解析融合」によってバイオロジーを予測可能な科学へと導く
データ解析融合研究開発チーム チームリーダー 宮野 悟

8-9

◦レプリカ交換分子動力学法によるアミロイド前駆体蛋白質の膜貫通部位の二量体構造予測
分子スケール研究開発チーム 宮下 尚之 ／ 理化学研究所 基幹研究所 杉田 有治

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●研究報告

◦ 重粒子線治療シミュレーション

臓器全身スケール研究開発チーム

石川 顕一

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◦ゲノムワイド関連解析と遺伝的、非遺伝的要因による治療予後予測の展望
理化学研究所ゲノム医科学研究センター 鎌谷 直之

12◦ペタスケールコンピューティングを支える基盤技術
生命体基盤ソフトウェア開発・高度化チーム 小野 謙二 ／ 伊東 聰 ／ 渡邉 大介

13●参画機関map ／研究開発体制●ワークショップ報告 ◦VPHとのジョイントワークショップを開催●ロゴマークについて／イベント情報／表紙写真について

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BioSupercomputing
Newsletter
ご挨拶

次世代計算科学研究開発プログラム
プログラムディレクター

茅 幸二
21世紀は「予測の時代」といわれ、その基盤を担う計算科学の重要性は世界中で指摘されています。
計算科学は理論を基底としつつも、実験計測データに裏打ちされることで、実験と理論に並び、今後の科学技術の発展に欠かせないものです。
「次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発」プログラムは、2006年10月より、理化学研究所を中核拠点として始まりました。基礎原理（方程式・モデル）に基づいて現象に迫る「解析的アプローチ」と大量の実験データから未知の経路と法則に迫る「データ駆動型アプローチ」により、ミクロからマクロまで、異なるスケールの研究と実験データを統合的かつ有機的に結びつけ、2012年に完成する10ペタFlops級の計算性能を有する「次世代スーパーコンピュータ」の性能を最大限に発揮するペタフロップス・スケールのシミュレーションソフトウェアの開発に挑戦しています。これらの取り組みを通じて、生命の神秘に迫るとともに、医薬品や医療機器の開発に役立て、ライフサイエンスの分野に計算科学という新たな方法論を確立し、ブレークスルーをもたらす決意です。
今般、このプロジェクトの成果を広く発信するために、ニューズレターを刊行することに致しました。
このニューズレターでは、各プログラムで得られた成果を中心に、みなさまにホットな話題をお伝えしていきたいと考えています。

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PECIAL INTERVIEW
ライフサイエンス研究分野の未来を切り拓くバイオスーパーコンピューティング

生命現象の本質に迫る革新的なアプローチ
バイオスーパーコンピューティングによる挑戦が始まる
次世代計算科学研究開発プログラム
副プログラムディレクター

姫野 龍太郎
世界最先端・最高性能の次世代スーパーコンピュータの研究開発と同時に、この次世代スーパーコンピュータの優れた性能を最大限利活用するアプリケーションソフトウェアの開発も着々と進んでいる。理化学研究所は、次世代スーパーコンピュータ・
プロジェクトのグランドチャレンジアプリケーション開発におけるライフサイエンス分野の研究開発拠点として、「次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発」を担い、新たな学問領域となる「バイオスーパーコンピューティング」を提唱し、多くの研究者とともにこれを推進している。「バイオスーパーコンピューティング」によって、生命科学の世界はどのように発展し、進化していくのか、姫野 副プログラムディレクターにお話をうかがった。
これまでライフサイエンス分野において、スーパーコンピュータを必

ソフトウェアが求められるようになっています。こうした領域では、高要とする研究は限られた領域でしか行われていませんでした。しかし、度な計算能力を持つ次世代スーパーコンピュータを活用することによっ

例えばタンパク質のさまざまな変化や血液の循環などに関して、スーパーて、より高い成果が得られるはずです。さらに、私たちはこの次世代スー

コンピュータによる非常に高度なシミュレーションが可能になりつつあ

パーコンピュータ・プロジェクトを機会に、ライフサイエンス分野でこります。一方で、この10年ほどの間に実験装置の性能は飛躍的に向上

れまでスーパーコンピュータを必要としてこなかった領域にも裾野を広し、その膨大な実験データの解析には、より大きな計算機資源と優れたげ、新しい種をまきたいと考えています。

2 BioSupercomputing Newsletter Vol.1

SPECIAL INTERVIEW

次世代スーパーコンピュータ施設（完成予想図）

計算機室に設置される次世代スーパーコン
ピュータ（イメージ図, 画像提供：富士通株式会社 ）次世代スーパーコンピュータのCPU（SPARC64TMⅧfx, 画像提供：富士通株式会社）

一般に研究者は、ひとつの現象に対して先端的に細かく鋭く迫っていさらに、もっと広い分野、例えば天文や素粒子研究などをやっている人

く傾向があります。ライフサイエンスでも、タンパク質や遺伝子を追いたちにも参加してもらい、生命現象の階層を数学レベルでうまくつない

かけるというように、これまで生命現象の一つ一つの要素に着目して、で、新しい方向に牽引してもらえたら素晴らしいと思います。

そのメカニズムを解明していく方向に進化してきました。ただ、それだ

今日のライフサイエンス分野で世界的に共通したキーワードが2つあけでは生命現象を明らかにすることはできません。例えば、原子や分子ります。それは「マルチスケール」と「統合」です。ミクロスケールかの動きは基本的に物理法則に従っています。これらは量子化学や分子動らマクロスケールまでを橋渡しして、これらを結び付けるマルチスケー

力学の方程式によって完璧に記述することができるはずです。しかし、

ル手法、そのために複数のスケールに分かれているものを互いのスケー細胞のなかの現象になると、非常に複雑にたくさんの分子が関係していルでモデル化し、それを組み込むことで統合化していく、そうした方向て、しかも細胞内の場所によって同時に違う反応が起きたりするので、性は世界共通です。しかし例えば脳科学のように、人体の一部分で複数

一筋縄ではいきません。私たちが生命現象と呼んでいるのは、個々の細のスケールを統合的に取り扱うシミュレーション研究はあっても、生体かい反応や要素ではなく、細胞が分裂して新しい組織や臓器をつくった内で起こる分子から全身までのさまざまな現象をすべて統合できるようり、必要な機能を果たしている現象です。それが生命です。ジグソーパに取り組んでいる、我々の「次世代生命体統合シミュレーションソフト

ズルのピースをただ並べるだけでは生命の絵は完成しません。全体を眺

ウェアの研究開発」は世界でも類のない初めての試みです。

め渡し、階層を超えてそれぞれの要素を統合しながらピースをつないでこれは非常に難しいチャレンジです。生命はあまりに複雑で多様だか

いくアプローチが必要だと思うのです。要素分析から生命体の包括的ならです。本当は、生命現象のどれかひとつに焦点を当ててプロジェクト

理解へ、しかもそれは経験的なモデルではなく、不変性のある法則に基を推進した方が、サイエンティフィックにインパクトのある結果は出しづいたモデル化によって、今、私たちはそうした新しい取り組みにチャやすいでしょう。しかし、このプログラムがねらいとしているのは、そ

レンジしています。

のような目先の結果だけではありません。次世代スーパーコンピュータ

このプロジェクトでは、自分たちが一生懸命に取り組んで見いだしたの開発プロジェクトは、この先まだまだ進んでいくものであり、ライフ

ピースを持ち寄って、他のピースとつないでいく、そうした出会いの場

サイエンス研究もここで終わってしまうのではなく、その先へと引き継を提供していきたいのです。例えば、これまで分子生物学者と医療現場がれていくはずです。今ここで特殊なものに特化したモデルをつくっての医師が出会い、ディスカッションする機会はほとんどありませんでし

しまうと、普遍性が失われ、そこから先の発展性がなくなってしまいます。

た。それぞれの階層で、それぞれの研究を深めていったがゆえに、逆にそのため、今は分子スケール、細胞スケールなど6つのチームがいくつもアイソレート（分離）していた、そんな人たちにひとつの大きなテーブのソフトウェアといくつもの課題に並行的に挑戦し、ばらばらな目的にルに集まってもらい、そこから新たな発見や新しい方法論の創出へとつ

向かって進んでいるように見えるかもしれませんが、それは十分にデー

なげていきたいと思っています。その大きなテーブルを、私たちは「バタが揃っていて、今すぐにモデル開発ができ、シミュレーションできる

イオスーパーコンピューティング」と名付けました。「バイオスーパーコ

ものから取り組んでいるからに過ぎません。近い将来、他のデータが揃っンピューティング」というアイデンティティーのもとに幅広い人たちにたときに、いろいろなスケールの研究開発チームが協力して、それぞれ集まってもらい、「自分たちは同じ場所にいるんだ」という認識を深めての成果を応用して取り組み、生命現象を包括的に理解することができる、もらうことで、これまで無かった新しい分野を共に開拓し、発展させてそうしたものに仕上がっていくのだと思います。そのためには日本だけ

いきたいのです。こうしたことを実現するにはライフサイエンス分野のでなくワールドワイドで協力し合い、標準化できるソフトウェアを海外研究者だけでは難しいのは言うまでもありません。コンピュータサイエ

からも取り入れながら、人類全体の資産として蓄積していくことが重要

ンス分野の研究者ともコラボレーションしなければ実現しない世界です。

だと考えています。

BioSupercomputing Newsletter Vol.1 3

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EADER’S TALK
分子スケール研究開発チーム

生命活動の基礎となる生体高分子が担う機能をシミュレーションによってとらえる
分子スケール研究開発チーム
チームリーダー

木寺 詔紀
生命活動の最上層が生物個体レベルだとすると、最下層にあるのが遺伝子です。分子スケール研究開発チームが研究対象としているのは、この最下層に最も近い分子の世界です。遺伝子は、例えて言うなら数多くの情報が蓄積されたハードディスクのような存在であり、実際に生命活動を行うためには、そこから何か働くものに変換されなければいけません。そこで変換されてできるのがタンパク質です。分子には、遺伝子の実態であるDNAをはじめ、タンパク質に焼き直されるときに出てくる
RNAやそこに関わるいろいろなものがすべて含まれますが、そのなかで最も中心となる分子がタンパク質です。このタンパク質がいくつも集まって、いろいろな仕事をしているのです。そして、その先には細胞があり、それが積み重なって組織・器官が形成され、個体レベルにつながります。
では、こうした個体レベルの生命にとって、タンパク質はどんな役割を果たしているのでしょうか、それが大きな問題です。そこで、生命活動の最も基礎となる分子の世界を、できるだけ原理的なレベルで、スーパーコンピュータを使った分子シミュレーションという手法を駆使して、実際に働かせてみながら理解していこうというのが、私たちの取り組みです。

きを扱うことができる古典力学のレベルの分子動力学計算（MM）です。

分子シミュレーション手法の一例として、ATP合成酵素についてお話

ATP合成酵素の場合、例えばプロトン移動は完全に量子化学で扱うべきしましょう。ATP（アデノシン三リン酸）は、生物体にとって最も重要反応です。高分子の回転という力学的な運動は分子動力学計算で理解でなエネルギー源です。有機物から取り出したエネルギーをいったんATP

きます。さらに、構造が変わることによってADPにリン酸が付いてATPというエネルギー化合物として蓄え、必要に応じてATPを分解するときが合成される過程は、量子化学計算が使えます。このように、2つの方法のエネルギーをさまざまな生命活動に利用しています。このATP合成プを用いることによって、ATP合成酵素の働きが原理的に理解できるわけ

ロセスの過程にATP合成酵素が関わっています。この酵素は、言ってみです。そして、コンピュータ上に構築したATP合成酵素のようなタンパ

ればタンパク質が集まってできた分子機械です。
ちょうど細胞膜に刺さったような状態で、外側から内側への水素イオンの移動（プロトン移動）を駆動力として回転運動が生じ、それがタンパク質の構造変化のエネルギーに変換され、そのエネル
ギーによってATPが合成されるという、かなり高度な機能を持っています。こうした機能は実験的に確認されているのですが、それを原理的なレベルで説明しようとするのが、分子シミュレーショ
ンです。どういう原理で理解するのかというと、大まかに2つの方法が用いられます。ひとつは化学反応を第一原理的に扱うことができる量子力学のレベルの量子化学計算（QM）、もうひとつは動4 BioSupercomputing Newsletter Vol.1

LEADER’S TALK

ク質複合体を動かしたり、反応を起こさせたりしながら、計算機実験を成するアミノ酸ひとつひとつの働きをモデル化して、アミノ酸をひとつしていきます。そうすることにより、ある変化が起きたときにそのタンの球に置き換えてしまうのです。このような粗視化モデルを使うことで、

パク質複合体がどんな応答をするかといった、さまざまな条件下での振分子レベルを3つの階層QM・MM・CGで表現しようとしています。粗る舞いなども明らかになります。つまり、実験では困難な新しい発見や視化モデル計算という方法は、分子シミュレーションの世界では新しい予測も可能になるのです。

方法です。そのため、粗視化の方法論の確立や新しいソフトウェアの開発、

さて、ここで問題になるのが計算機資源の問題です。コンピュータ上

さらに、QM・MM・CGの3つの方法を結合させることによるマルチスケー

でこうしたシミュレーションを行うためには、膨大な計算量が必要です。

ルシミュレーション実現のための方法論の開発（階層接続）は、私たち第一原理計算（量子化学計算）からすべてを計算しようとしたらスーパーのチームにとって非常に大きな課題となっています。そして最終的には、コンピュータを使ってもなかなか追いつけません。そこで、タンパク質

もうひとつ上の階層である細胞レベルにまでつなげていく、それが私たの機能発現の全体像を見ていくために、私たちが取り組んでいるもうひちの大きな目標です。言い換えれば、細胞レベルで起きていることを、とつの方法が粗視化モデル計算（CG）です。例えば、タンパク質を構

分子のレベルから説明していこうとしているのです。

BioSupercomputing Newsletter Vol.1 5

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EADER’S TALK
臓器全身スケール研究開発チーム

三次元的に人体の全身モデルを構築して生体内で起こる現象を理解し、医療に役立てる
臓器全身スケール研究開発チーム
チームリーダー高木 周

臓器全身スケール研究開発チームの基本的な方向性は、MRI、CT、超までの血流循環に関する動的なモデルを構築し、循環器統合マルチスケー

音波などによって取得された画像データをもとに、さまざまな臓器をは

ルシミュレータの開発を行っていこうとしています。さらに循環器系でじめ、循環器系、呼吸器系、筋骨格系、神経系など、すべてを備えた人

は、血栓症や微小循環障害を対象とした血小板・赤血球の凝集、血管壁

間の全身モデルを三次元的にコンピュータ上に構築し、再現された人体への接着などに関する血行力学的立場からの数値解析も行われています。

に対していろいろなシミュレーションを行うことにより、生命現象の理

循環器系の疾患として非常に重篤な影響をもたらす、血栓症に関する研解を深めたり、病気のメカニズムを追ったり、病気の予測を行ったりして、究は特に重要です。心臓や脳の血管で血栓が詰まるという現象だけみる

医療現場での診断や治療に役立てることです。言い換えれば、医用画像と、局所的な現象のように思われがちですが、実は血小板があちこちのデータの“静的な情報”に生命を吹き込んで、動的なものを生み出して傷んだ血管で活性化され、それが積り積って血栓になるプロセスを見ていくことといえるでしょう。そのために、オイラー型流体構造連成手法

いくと、これも循環器系全体に関わる問題なのです。

などの新しい解析手法の開発や適応にも力を入れています。固体解析で血液は生体内の物質輸送媒体として重要な働きを担っています。その一般的に用いられるラグランジュ型（物質点にのって方程式を記述）でなかでも極めて重要なのが、酸素・二酸化炭素の輸送です。その意味では臓器の変形とともに格子(メッシュ )の生成が必要となり、全身ボクセ

は肺の働きに注目する必要があります。そこで、肺におけるガス交換プ

ルデータと親和性が良くないという問題があるのに対して、流体解析でロセスのシミュレーションにも取り組んでいます。もうひとつ、心臓が良く用いられるオイラー型（空間的に固定した点で方程式を記述）では、生命活動にとって重要な臓器であることは言うまでもありませんが、こ

数学的には複雑になるものの、医用画像データを取り扱うには非常に都の心臓については、すでに完成度の高い心臓シミュレータが開発されて合のよい手法となります。

います。東京大学のマルチスケール・マルチフィジックス心臓シミュレー

研究開発チームは、取り扱う現象や研究方法の違いによって、「全身ボタです。これを次世代スーパーコンピュータに実装すれば、それこそ心クセルデータ作成の高度化と臓器全身力学モデルの構築」、「低侵襲治療

筋細胞ひとつひとつの運動から心臓全体の動きまでをシミュレーション法支援のための人体内超音波・重粒子線伝搬シミュレータの構築」、「心することが可能になり、心臓疾患に関する高度医療に大きく貢献するも臓シミュレータの次世代スパコンへの実装」、「血管網の構築と血液循環のとなるでしょう。

統合シミュレーション」、「肺呼吸・肺循環統合シミュレーション」とい医療への応用という意味で特に力を入れているのは、超音波や重粒子

う5つのチームに分かれて研究開発を推進しています。とはいえ、プロジェクトの究極の目標の一つは、「生命とは何ぞや」を理解するというところにありますから、人体をひとつひとつの臓器に分けて、見かけ上の全身としてとらえるのではなく、各臓器が互いに連携した全体としての全身を理解するという方向で研究を進めています。そのため、例えば各臓器を結び付け、それぞれの機能を持つ臓器を全体として有機的に連携させている血管網などは、非常に重要と考えています。この血管網に関しては、全身ボクセルデータを基に、心臓から動脈静脈血管系、毛細血管

6 BioSupercomputing Newsletter Vol.1

3D人体ボクセルデータの構築

LEADER’S TALK
循環器系のシミュレーション線を用いた低侵襲の照射型治療シミュレータの開発です。集束超音波を含んでいます。私がこれまでやってきた流体の基礎研究分野では、数パー使って前立腺がんや乳がんの腫瘍を焼灼することは、すでに実際の医療

セントの誤差を改善するために多くの研究者が議論を交わしますが、多現場で行われていますが、骨で囲まれていたり、身体の奥深いところにくの場合、医療現場ではそこまで厳密な精度は求められていません。「人ある臓器などでは、どのように照射するかが非常に難しいのです。人体

体は複雑で、それほど簡単にすっきりとメカニズムを説明できるものでの内部には音波の伝搬特性が大きく異なるさまざまな部位が存在しますはない」という考え方が根本にあります。また、そんな複雑な人体をモから。照射の強度や集束域などを個人個人の身体の特性に合わせて予測デル化する過程で、どうしても曖昧さが含まれます。しかし、だからと言っできれば、医療現場で非常に役立ちます。将来的には、頭蓋骨越しに脳て数値計算手法に曖昧さが含まれていいということでは決してないので腫瘍を焼灼することなども可能になるはずです。

す。計算手法そのものは数理的に矛盾のない、誤差の少ないものを確立

生体のシミュレーションを行う際に、私たちが最も大切だと考えていしていかなければなりません。そして、その計算手法を用いると、どこ

るのは、どこに曖昧さを持っているのかをクリアにしておくということで誤差が生じ、精度が減少していくのかをしっかりと把握した上で、曖です。例えば、全身ボクセルデータを構築するために使用する医用画像

昧さを含む生体モデルのシミュレーション結果を利用できるようにしてデータは、正確に表面の位置を判別できるわけでなく、もともと誤差をおくことが非常に重要なのです。

頭蓋骨越しの超音波照射の計算

BioSupercomputing Newsletter Vol.1 7

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EADER’S TALK
データ解析融合研究開発チーム

第4の方法論「データ解析融合」によってバイオロジーを予測可能な科学へと導く
データ解析融合研究開発チーム
チームリーダー

宮野 悟
こんなことを言うとお叱りを受けるかもしれませんが、実はバイオロ

す。そうして、膨大な数のファクトをうまく使えるものにしていくととジー（生物学）は、サイエンス分野で唯一サイエンティフィックな言葉

もに、バイオロジーを予測可能な科学にしていくことが求められていまを持っていない科学なのです。ほとんど原理と言えるものが見つかってす。ライフサイエンスにおける計算科学の重要性が認知されたのも、そおらず、基本的にファクト、つまり数学で言えば定理に当たるようなもの現れだと思います。ですから、次世代スーパーコンピュータを活用しのを常に書き続けているばかりなのです。例えば、「この遺伝子はこの遺たライフサイエンス分野のソフトウェア開発においても、バイオロジー

伝子群を制御していて、その結果、このフェノタイプ（表現型）の原因を予測可能な科学にするための情報の基盤を確立していくということがになっている」ということを分子生物学的に証明して、ファクトを書き重要な課題であると考えています。

続けているわけです。それはそれなりに魅力的なことではあるのですが、そこで、データ解析融合研究開発チームでは、「大規模遺伝子ネットワー

これでは単に「あれが見つかった」、「これが見つかった」と言い続けて

ク推定とその応用」、「大規模ゲノム多型データと表現型データを関連付いるだけのことで、それを1000年続けても、ライフサイエンスは予測

ける新規アルゴリズムの開発と、妥当性、有用性の検討」、「大規模タン可能な科学にはなりません。

パク質ネットワーク推定とその応用」、「生命体シミュレーションのため2003年に米国国立衛生研究所（NIH）が、ヒトゲノム解読後のバイのデータ同化技術の開発」という4つのグループに分かれて、各グループ

オメディカルリサーチのロードマップを出しました。そのなかに「All of間の相乗効果を発揮しながら、遺伝子の発現データなどから分子の相互these techniques generate large amounts of data, and biology

作用のネットワークを解析し、その抽出モデルにダイナミクスを推定しis changing fast into a science of information management.」とて加え、よりよいモデリングをするための方法を開発する研究開発に取いう一文があります。当時、このメッセージは生物学や医学関係者にとっり組んでいます。

て大きな驚きでした。しかし、今となっては誰もがそうなりつつあるこ

研究開発のストーリーを簡潔に説明しておきましょう。まずは、遺伝とを強く実感しています。つまり、データを出していくことはもちろん

子発現データなどから、大規模な分子のネットワークを計算で予測しま

重要なことですが、バイオロジーはその大量のデータをどのように解析す。そして、それを「地図」として用いて、薬や病気に関係する遺伝子や、し、解釈していくかというサイエンスになろうとしているということで分子間相互作用を探索していきます。地球物理学に例えて言うと、人工

8 BioSupercomputing Newsletter Vol.1

LEADER’S TALK

衛星による探査が可能になってから、全地球的な地図が簡単に入手できです。

るようになり、温度や湿度などの状態も常に把握できるようになりまし大切なのは、バイオロジカルにきちんとした裏付けのある一般モデル

た。同じようにライフサイエンス分野でも、DNAチップによって、特定が構築されていれば、たとえバリエーションがあっても、個人のデータの細胞の遺伝子の発現状態が一目で理解できるようになりました。これを取り入れることによって、その人のモデルをつくることができるといを使って、どの分子が他のどの分子とどのような相互関係にあるのかとうことです。個人のモデルを最初からテーラーメイドでつくろうとしたいうネットワークを明らかにしていきます。つまり、動的なネットワー

ら何年かかるか分かりませんが、データ同化によってその人のモデルがクの「地図」をつくっていくわけです。さらに、ある病気の遺伝子がこできれば、シミュレーションによって、どんな薬を投与すればよいかとの「地図」のどこにあるか、分子間相互作用が「地図」のどこにあるのいう治療の道も開けるわけです。

かを見ていき、より詳しい動的ネットワークの「地図」をつくっていき

私たちは、こうしたシミュレーションという演繹的なものと大量デーます。そうすることで、より精緻なモデルが構築できるわけです。ただし、タ処理という帰納的なものをデータ同化によって融合させた「データ解実際の人体ではバリエーションが非常に多く、常に一般的なモデルと合析融合」という新しい手法を、理論・実験・シミュレーションに続く「第致するわけではありません。そこで、データ同化という技術を用います。

4の科学」、あるいは「第4の方法論」と位置付けています。また現在は、「肺

分子生物学的に証明されたファクトや、膨大なデータからつくられたネッ

がんと薬」をテーマに取り上げて、確率変数をモデルに取り入れてシミュトワークやダイナミクスを基に構築された一般モデルに、個人個人のデー

レーションを行う状態空間モデルと呼ばれる手法によって、一般モデル

タを取り入れて、パーソナライズされた地図をつくり出そうというわけ

から個のモデルを創出する新しい技術開発にも取り組んでいます。

BioSupercomputing Newsletter Vol.1 9

研究報告

レプリカ交換分子動力学法によるアミロイド前駆体蛋白質の膜貫通部位の二量体構造予測

分子スケール研究開発チーム

宮下 尚之（左）理化学研究所 基幹研究所（分子スケールWG）

杉田 有治（右）アルツハイマー病は神経変性疾患の一つで認知機能の低下を主な症状のような影響を与えたのでしょうか？

とします。この病気の進行過程では脳神経細胞(ニューロン)死が生じます

このような問いに答えるためには、通常、蛋白質内の分子間相互作用

が、アミロイド前駆体蛋白質（APP）の断片であるアミロイドベータ(Aを考慮した分子動力学計算が有効です。しかし、X線結晶構造解析によっ

β)ペプチドが凝集化し脳に蓄積されることが引き金になるというアミロて実験的に立体構造が得られていない蛋白質に関しては、多くの立体構

イド仮説が最も有力な説として知られています。従って、Aβペプチドの造を計算機上で探索して得られた熱力学的に安定な構造を元に議論する

生成に関する知見を深める事はアルツハイマー病を理解する上できわめ必要があります。本研究で用いたレプリカ交換分子動力学法[2]をはじめとて重要です。

する拡張アンサンブル法はそのような目的にきわめて適した方法であり、APPは約700個(残基)のアミノ酸でできておりニューロン表面の生体

これまでに名古屋大学の岡本祐幸教授をはじめとする日本国内の研究者

膜に存在します。Aβペプチドは、APPの細胞外から膜中に至る約40残が多くの新しい方法を開発してきました。我々の計算結果[3]は、図1に示基の部分で、上下２カ所がβ切断酵素とγ切断酵素という酵素によってすようにAPPの野生型と変位型では異なる二量体を形成すること、変位順に切断されることにより生成されます。Aβペプチドとしては、40残型では疎水性アミノ酸残基の数が増えたことによりAPPが膜に対してよ

基のアミノ酸でできているAβ1-40が最も多く生成されますが、γ切断部

り傾いた構造になりAPPの切断部位がγ切断酵素の活性部位とずれてし位に幅がある為にしばしば老人班の主要成分であるAβ1-42を生じます。

まうことを示唆しました[図2]。この計算結果は、これまでに得られてい私たちは異なる長さのAβペプチドがどのような分子機構で生体膜中からる実験データをよく再現するだけでなく、新しい分子機構を提案したこ生じるのかを理解したいと考えました。しかし、APPの膜貫通部分の構とにより国内外の多くの実験家からも興味を持たれています。

造は生体膜中で大きく揺らいでいるせいか、未だにX線結晶構造解析に

本研究では、現在利用可能な計算機能力の限界により、生体膜の寄与

よって決定された構造はありません。そこで、計算機を用いた分子シミュを露わに取り込むことをせず排除体積効果を用いて水や膜の効果を陰的レーションを行うことによって、その構造を予測し、生化学実験データに取り扱ったモデルを用いました。しかし、次世代スーパーコンピューなどと比較することにしました。

タが利用可能になると、生体膜を構成する脂質分子を露わに取り込んだ本研究でターゲットとしたのは、APPの生体膜付近の重要な部分計算が可能になり、より信頼性の高い結果が得られると期待されます。

(Aβ 23-55)です。この部分には５つのグリシン（Gly）が並んでおり、生また、本研究で用いたレプリカ交換法を始めとする拡張アンサンブル法

体膜中でペア（二量体）を作る可能性が示唆されていました。実際、野は、利用可能なCPUの数が増えれば増えるほど効率良い計算が可能になっ生型（通常のアミノ酸配列を持つ）のAPPは生体膜中で二量体を形成してくるため、より大きな蛋白質の構造変化や基質結合に関する計算が実ていることが近年実験的に明らかにされました。ところが、興味深いこ現できるはずです。アルツハイマー病のみならず多くの疾患に関わる現とに5つのGlyのうちで２つのGly(Gly29とGly33)を疎水性残基(注)である

象が生体膜中に存在する蛋白質の挙動と関わることが知られていますの

ロイシン（Leu）に置き換えると（変異型）、野生型と同様に二量体を形で、我々の研究が将来、様々な疾患に関わる生命現象の理解に繋がり、成するにも関わいずれ病気の治療にも役立つことを期待しています。

ら ず、 γ 切 断 酵素によって切断
されなくなる（すな わ ち、Aβ ペプチドが生成されなくなる）ことが報告されま

参考文献

した［1］。たった[1] P. Kienen-Campard et al., J. Biol. Chem . 283, 7733-7744, (2008)[2] Y. Sugita and Y. Okamoto, Chem. Phys. Lett ., 314, 141-151, (1999)[3] N. Miyashita, J. E. Straub, D. Thirumalai and Y. Sugita, J. Am. Chem.
Soc ., 131, 3438-3439, (2009)２残基のアミノ酸変異がAPPの構造や機能にど図1：予測した構造

10 BioSupercomputing Newsletter Vol.1(注)蛋白質を構成する20種類のアミノ酸は中心炭素原子(Cα)を持ち、その炭素原子に水素原子、アミノ基(NH2)、カルボキシル基(COOH)が結合した主鎖と呼ばれる共通構造を持っている。アミノ酸の違いはCα炭素原子に結合している側鎖で区別される。20種類の側鎖は水を好む親水性残基、水を嫌う疎水性残基に分類できる。

図2：γ切断部位とγ切断酵素の関係

研究報告

重粒子線治療シミュレーション

臓器全身スケール研究開発チーム

石川 顕一
がんの重粒子線治療とは、重粒子線（炭素などのイオンを加速してで何十年もたってから二次的ながんを引き起こす可能性があります。人間

きるビーム）を病巣に集中的に照射することによって、非侵襲に（切らとは欲張りなもので、治療成績が高いがゆえに数十年先の二次的ながん

ずに）がんを治す最先端の治療法です。放射線治療で用いられているエッのリスクまで考えた治療計画が必要であると考えられるようになってきクス線は、がん病巣で止まらずに進み、通り道にまんべんなく影響をあました。そのために、重粒子線による線量の全身の分布を計算する研究

たえます。これに対して、図１に示すように、重粒子線は停止する直前を進めています。全身を小さな立方体（ボクセル）の集合として表現しに最も影響を与えるため、エネルギーを適切に選べば重粒子線はちょうたボクセルファントムに対して全身の線量を計算した結果の例を図２に

どがん病巣の位置で止まり、ピンポイントにがんを攻撃できます。現在、示します。このような計算を通して、私たちが開発しているシミュレー

重粒子線治療は高度先進医療として認可されており、急速に注目度が上

ターは、がん病巣から遠い部位での線量にどのような反応や粒子が寄与がっています。

するのかを明らかにし、リスクがより少ない安全な治療の実現につなが外科手術の場合には、どの部位を切っているか目で見て確認することると期待されます。

ができます。ところが、重粒子線治療の最中には、ビームがどこに当たっ人の体は呼吸とともにうごきます。だからといって、CTを何回も撮ているのかモニターすることができません。そのため、あらかじめどのるとＸ線の被ばくが増えてしまいます。そこで、肺の動きもコンピューような条件のビームを照射すれば効率よく線量（放射線の量や影響）をターでシミュレーションし、呼吸がおよぼす影響を調べる研究を進めて病巣に集中させることができるか計算する必要があります。つまり、シいます。大阪大学の和田成生教授の研究室で開発された肺運動モデル（スミュレーションの高度化によって、治療の効果をますます向上させるこ

プリングネットワークモデル）と組み合わせて、重粒子線の線量が呼吸とができるのです。

によってどう変わるかを計算した結果を図３に示します。息を吸った時

重粒子線は、人体に含まれる原子と衝突して、イオン化・原子核反応などの様々な現象を引き起こします。色々な組織からなる体の中のどのと吐いた時では、線量分布が違っています。このような効果も考えれば、より精密な治療ができると期待されます。

位置でどのような反応をするのかは複雑で確率的です。私たちは、多数

私たちが取り組んでいるシミュレーションは、膨大な計算量を必要との入射粒子の輸送・反応過程を、乱数を用いてなるべくそっくりそのまします。次世代スーパーコンピュータを活用して、１回のCTスキャニン

ま追跡するモンテカルロシミュレーションを用いて、重粒子線による線

グにもとづいて完全にシミュレーションベースで、臓器の運動や二次的量を従来よりも正確に計算する手法の開発に取り組んでいます。

ながんのリスクまで考慮した精密な治療計画を行うシステムを開発する

現在の治療では、通常、がん病巣とその周辺への効果だけを計算してことを夢みています。

います。しかし、重粒子線は放射線の一種ですから、がんがなおって何年、

図2：人体ボクセルファントムに対して計算した全身線量（核子あたりのエネルギー
140 MeV/uの炭素ビームが肺に入射した場合）

図1：重粒子線の線量と深さの関係

図3： 核 子 あ た り の エ ネ
ル ギ ー 70MeV/u、 直 径2cmの炭素ビームが肺に入射した場合について計算した、(a)吐 出 時 と(b)吸 入 時における線量の、ある水平面上での分布

BioSupercomputing Newsletter Vol.1 11

研究報告

ゲノムワイド関連解析と遺伝的、非遺伝的要因による治療予後予測の展望
理化学研究所ゲノム医科学研究センター（データ解析融合WG）

鎌谷 直之
ヒトゲノムが2003年に解明されて以来、ゲノム配列の個人差と形質の有無を調べる、検定ですが、数十万回の検定を行うため、多重比較のとの関連についての研究が急速に進んでいます。形質とは、「ある病気に問題が生じます。通常のP < 0.05では十分とは言えず、10-7 – 10-8レ

なる、ならない」、「ある薬が効く、効かない」など、個人ごとに異なっ

ベルのP値が必要です。我々は連鎖不平衡を考慮して多数のマーカーを用て観察される性質のことです。メンデル型遺伝病では、十分な家系情報

いて関連解析を行うためのアルゴリズムを構築し発表しました（図1）。

さえあれば、ほぼ確実に原因遺伝子が特定できる「連鎖解析」という手

また、集団の構造化が存在し、それが偽陽性を与える場合があるため、法が確立しました。最初の連鎖解析は、フィッシャーが自身の開発したその解析が重要です。我々は、主成分分析により、日本人が明確な2つの最尤法という数学的手法を用い1922年に発表しましたが、ヒトゲノム

クラスター（本土と琉球クラスター）に分かれること、本土に住む人々

上の多数のマーカーの開発と、コンピュータの性能の向上ともに瞬く間の間でも、住む地域により大きな遺伝的違いがあることを発表しましたに遺伝病の解明に応用されました。

（図2）。第三に重要な作業は種々のパラメータの推定と結果の解釈です。

研究者の興味は、次に多因子形質に向かいました。多因子形質は、メンデル型の遺伝形式を取らず、複雑な遺伝形式をとる形質であり、複数

最終的に、種々の解析データを用いて疾患の発症予測、薬物反応性の予測を行うアルゴリズムを作成し、その評価を行います。

の遺伝子と環境が形質に影響すると考えられています。形質には質的形

以上の各ステップはそれぞれ重要ですが、かなり計算時間がかかるス質（多くは二つの表現型を持つ）と量的形質がありますが、複数の遺伝

テップが多いのが特徴です。しかも対象人数、対照マーカーの数が増え子と環境が量的形質、質的形質に与える影響の形式は、1918年にフィッるほど計算時間がかかります。通常は、各遺伝子、環境因子の影響を独シャーにより相加的ポリジーンモデルとして定式化されています。これ

立と仮定して計算を行いますが、ここに相互作用を考慮すると計算時間に基づき、現在、ヒトゲノム上の多数のマーカー（50万-100万）のは更に延長します。最近では超高速シークエンサーが現れ、一人から得データを用いた関連解析が進行中です。この手法はゲノムワイド関連解られるゲノムデータの大きさは更に飛躍的に拡大しています。つまりデー

析（genome-wide association study ; GWAS）と呼ばれ、多因子形

タはあるが計算に時間がかかりすぎて問題が解決しないのです。ペタフ

質の遺伝的原因を解明する有力な手法です。GWASは2002年に理化学

ロップスコンピュータが使えるようになれば、現在見つからない病気の研究所ゲノム医科学研究センター（当時は遺伝子多型研究センター）が遺伝的原因も見つかるようになることは間違いありません。

世界で最初に成功させた方法です。

このように膨大な数のデータが得られても通常、予測精度はそれほど

GWASで、第一に重要な作業はデータのクリーニングです。個人で数高くなりません。その理由は、確率が安定していないからです。しかし、十万、それが数百、数千の人々から得られる。そのデータのクリーニン

遺伝継承法則における確率は極めて安定しており、それがゲノムデータ

グは大変な作業です。第二に重要な作業は形質とゲノム多様性との関連を用いた治療予後予測の精度を支えています。

図1：膨大な計算時間が必要な、連鎖不平衡を考慮した複数のSNPと質的形質の関連の検定
連 鎖不平 衡の存 在する複数のSNP座位の遺伝子型を用い、関連 解 析を行った後に、従来のBonferroniの方法により多重比較の補正を行う
か、我々が新たに提唱する方法により多重比較を行った。Bonferroniの補正法では、座位数が増えるにつれ直線的にタイプIの過誤率は増加
するが、我々の方法ではアレル頻度を用いる方法（Allele frequency）、
優性モードを用いる方法（Dominant mode）、劣性モードを用いる方法（Recessive mode）のいずれでもタイプIの過誤率は増加が抑えられる。即ち、検定は非保守的になる。
○ Allele frequency、△ Dominant mode、□ Recessive mode、● Bonferroni,s correction

12 BioSupercomputing Newsletter Vol.1

図2：約14万のマーカーを用い、主成分分析を用いた日本人約7000
人と中国人のクラスタリング
日 本 人 約7000人 とHapMapの 中 国 人 よ り、 一人 当 た り14万 のSNP遺 伝 子 型 情 報 を 得 た。 主 成 分 分 析 に より 解 析 し、 第 一 成 分（Eigenvector 1）と第二成分（Eigenvector 2）により二次元に個人をプロットした結果、中国人、本土日本人、沖縄日本人に特徴的な3つのクラスターに別れた。
HapMap CHB: HapMapの 漢 中 国 人、HapMap JPT: HapMapの日本人、Hondo: 本土日本人クラスター、Ryukyu: 琉球日本人クラス
ター、Other Japanese: その他の日本人

研究報告

ペタスケールコンピューティングを支える基盤技術
生命体基盤ソフトウェア開発・高度化チーム

小野 謙二（左）伊東 聰（中）渡邉 大介（右）生命体基盤ソフトウェア開発・高度化チームでは、高性能なアプリケー

アに対して統一フォーマット（解析条件設定、ファイル名指定など）がションを開発するための要素技術やソフトウェア開発の枠組みなどの研適用され、運用に関する負荷が大幅に軽減されます。また、各種ユーティ究開発を行っています。これらの技術は、次世代生命体統合シミュレー

リティー（XMLファイル作成補助、境界条件およびデータ分割、可視化）

ションソフトウェアの研究開発プロジェクトで開発されるアプリケーも充実しており、解析全体を通しての運用効率が高められます。このよションの高性能化やソフトウェア開発の効率化に貢献しています。また、

うなSPHEREの機能は、産業利用向けアプリケーションの開発効率化を大規模なシミュレーションの計算結果を効率的・効果的に可視化し、結意図しており、数千並列程度の高性能化を目標としています。

果に含まれる情報を分かり易く表現する可視化システムを開発中です。

次世代スーパーコンピュータでは極めて大規模な数値シミュレーショ

現在のスーパーコンピュータはすべて複数のCPU/コアで構成される並ンが行われ、その計算結果は巨大なファイル群として出力されます。そ列計算機です。並列計算機を用いるにはソフトウェアの並列化（インプッ

れらのデータを効率的に理解・解析するために、私たちは数百TBにおよ

トデータの分割やデータ通信）と最適化が必要です。並列化は純粋にプぶと予想される大規模データを対象として、機能的なデータマネージメ

ログラミングの問題であり、ソフトウェアの開発者にとって大きな負担

ントと可視化システムの研究開発を行っています。この可視化システムとなっています。最適化されていないソフトウェアは並列計算機の性能

では、大規模なデータに対するインタラクティブな可視化環境を提供すを数%程度しか引き出せないため、並列最適化は並列計算機の利用に必ることが目標です (図2)。ユーザが観察したい領域や可視化パラメータ

須な処理です。しかし、最適化は計算機ごとに処理内容が異なり移植性を対話的に操作し、データの視覚的な調査をリアルタイムに繰り返すこを著しく低減させてしまいます。大規模なシミュレーションシステムのとにより、現象理解を支援します。可視化システムはサーバ/クライアン開発で生じるこのような問題点を緩和するために、アプリケーション・

ト型で設計されており、並列分散処理を行います。可視化画像の描画に、

ミドルウェアSPHEREを開発しています（図1）。SPHEREは、ソフト各ノードでGPUが使用できる場合はより高速・高品質な可視化を行いまウェアの開発と運用の両面をサポートし、データの入出力や内積などのす。また、大規模データのロードや転送のコストを削減するために、単代数処理、境界条件処理などの機能が提供されており、ソフトウェアの純な領域選択やダウンサンプリングに加え、データの必要な部分だけを効率的な開発に役立ちます。各機能はすべて並列化されており、開発し適宜ロードするOut-of-Core技術や、データの高速・高圧縮技術の開発にたソフトウェアはそのまま並列計算機で実行が可能になります。各機能も取り組んでいます。さらに、汎用的な利用形態を考慮し、ユーザPC単は各種計算機用に最適化されているので、高い実行性能も期待できます。

体でのローカル可視化や、予め定義したシナリオに基づいて可視化する

今後、自動チューニング技術を導入し、最適な解法やパラメータを実行

バッチ処理といった機能を提供します。開発する可視化システムにより、時に自動選択し、高い実効性能を狙います。運用に関しては、XMLファ

大規模なシミュレーションの結果から新しい物理化学現象や有用な情報

イルを用いたパラメータ記述や実行管理をしており、複数のソフトウェを引き出し、科学的な発見へ貢献します。

図1：SPHEREフレームワーク

図2：リモートインタラクティブ可視化環境

SPHEREで提供される各機能を利用してソフトウェアを開発します。開発されたソフトウェアは利用する計算機にインストールされたシステムと連結することで最適化された状態で実行されます。

ネットワークを介して可視化パラメータと可視化画像を対話的に送 受信します。可視化サーバでは大規模データを並列に可視化しています。

BioSupercomputing Newsletter Vol.1 13

ISLiM参画機関map❶ 東北大学❷ 北陸先端科学技術大学院大学❶❸ 理化学研究所❹ 東京大学❺ 統計数理研究所❻ 慶應義塾大学❼ 千葉大学❽ 東京工業大学❷❾ 横浜市立大学❺

 東海大学
 京都大学 立命館大学 大阪大学 神戸大学 広島大学

研究開発体制2009年9月1日現在

2009 年 9 月 1 日現在

14 BioSupercomputing Newsletter Vol.1



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❼

VPHとのジョイントワークショップを開催
ヨ ー ロ ッ パ で はEUの プ ロ ジ ェ ク ト と し てVirtual Physiological
Human(VPH) Projectが 進 行 中 で す。 こ のVPHプ ロ ジ ェ ク ト で はProf. Peter KohlとProf. Peter Covneyの二人がプロジェクトリー
ダーとして活躍しています。今回京都で7月に開催された国際生理学会に出席するために来日したコール教授のグループと、我々の生命体統合シミュレーションの間で情報交換し、今後の共同研究の可能性について話し合うワークショップを7月31日理研(和光)で開催しました。コール
教授のグループはVPHの中でOxford大学を中心とした研究者が集まり、心臓全体のシミュレーションによる医療貢献を目指しています。
今回理研を訪ねられたのはコール教授、スミスさん、マシンドラさん、クイーンさん、そしてつい最近までオックスフォードで研究員だった岡山大学の入部先生です。最初にまず、一行を理研の持つ3次元内部構造顕微鏡※や引っ張り試験器などの実験装置、および理研の新しいスーパーコンピュータRICCと4次元可視化システムに案内しました。3次元
内部構造顕微鏡※とスーパーコンピュータには大きな興味を示されていました。その後、会議室に移り、茅プログラムディレクターの理研の紹介を含め、双方のプロジェクトを紹介し、議論を通じて内容の理解を進Timetable
Time

min.

11:00-11:50

50

Subject

SpeakerLaboratory & RICC/4D Theatre Tour

11:50-12:10 15+5 Brief Introduction to the VPH Initiative

P. Kohleu-Heart - Integrated Cardiac Care
12:10-12:30 15+5 Using Patient-specific Cardiovascular
Modeling

N. Smith

12:30-13:20

K. Kaya50

Lunch and Welcome Address

13:20-13:40

preDiCT - Computational Prediction of
A. Masindova
15+5
Drug Cardiac Toxicity
Integrated Cardiac Investigation into
13:40-14:00 15+5 Mechano-Electrical Interactions: Macro to
A. Quinn
Micro
Integrated Cardiac Investigation into
14:00-14:20 15+5 Mechano-Electrical Interactions: Micro to
G. IribeNano
14:20-14:50

30

Q&A, Discussion

14:50-15:05

15

Break

の後、今後、互いに協力可能な事項の抽出・提案とともに、今後更に深Overview of Japan’s Life Science Grand
Challenge
Research Activities of Organs and Whole
15:25-15:55 25+5
Body Scale Research Team
Research Activities of Cell Scale Research
15:55-16:25 25+5
Team

く互いに共同で取り組めるテーマについて議論しました。なお、今回我々16:25-16:55

30

Q&A, Discussionのプロジェクトからは茅プログラムディレクター、高木臓器全身スケー

16:55-17:10

15

Break

17:10-18:10

60

Discussion on Collaboration

めました。今回は広い話題に議論が広がり発散気味となったため、次回10月頃英国で開催すること(場合によってはTV会議)、それまでに互いにEmailで連絡をとり、提案の検討を進めることが確認されました。そル研究開発チームリーダとチーム員他、北陸先端大の松澤先生、横田細胞スケール研究開発チームリーダーとチーム員、理研・情報基盤センター

15:05-15:25 15+5

R. Himeno
S. Takagi
H. Yokota

職員と姫野(レポーター )が参加しました。
※ 凍結包埋した生体試料を薄く削りながら断面を連続的に撮影し、最終的には試料全体の3次元映像を得る装置。顕微鏡、レーザーと組み合わせることで十ミクロンの分解能で観察可能

入部先生とコール教授

ワークショップの様子

オックスフォード側メンバー

日本側メンバーワー クショップ
終了後の懇親会
でのようす

BioSupercomputing Newsletter Vol.1 15

ロゴマークについて「次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発」のロゴマーク
が決まりました。
このデザインは「ゲノムを抽象化したイメージを、人体のシルエットのイ
メージと重ね合わせ、人体を解析していくというプロジェクト」を表現しています。また、略称として ISLiM と表示しましたが、2番目の i を小文字にし、人体をイメージしましたが、いかがでしょうか。読み方は“アイ・スリム”です。
今後、印刷物やWebページなどでこのロゴマークを活用していきます。

イベント情報▪次世代スーパーコンピューティングシンポジウム2009
開 催 日：2009年10月7日（水）8日（木）開催場所：MY PLAZAホール、会議室（東京都千代田区丸の内）
参 加 費：無料＊レセプションは有料（希望者のみ参加）◦詳細は http://www.nsc.riken.jp/sympo2009/09/symposium2009.html を参照してください。

▪バイオスーパーコンピューティング研究会

第1回総会

開催日時：2009年10月8日（木）12:00 〜 13:00（予定）
開催場所：MY PLAZAホール（東京都千代田区丸の内）◦詳細は http://bscrc.riken.jp/event.html を参照してください。

▪バイオスーパーコンピューティングシンポジウム2010
開 催 日：2010年3月18日（木）19日（金）開催場所：都内を予定
参 加 費：無料＊レセプションは有料（希望者のみ参加）◦詳細は決まりしだい http://www.csrp.riken.jp/ で発表されます。

表紙写真について2009年7月9日（木）10日（金）の2日間、理化学研究所横浜研究所において「計算科学合同ワークショップ」が開催されました。表紙の写真はその時の様子です。
このワークショップは次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発プログラムと基幹研究所先端計算科学研究領域が合同で開催しているもので、今回で2回目になります。生命体のシミュレーションを行うには、研究分野、研究手法を越えて連携し、推進する必要があることから、さまざ
まな分野の研究者が一堂に会して、お互いに今行っている研究を発表しあい、◦参 加 者 数：143名◦ポスター数： 91件◦講 演 数： 13件

意見交換を行うことを目的としています。

BioSupercomputing
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Vol.

独立行政法人 理化学研究所和光研究所
次世代計算科学研究開発プログラム

2009.10〒351-0198 埼玉県和光市広沢2-1
TEL：048-462-1488 FAX：048-462-1220
http://www.csrp.riken.jp/

発行日：平成21年10月1日